Die traditionellen Einzelmodal-Datenans?tze verpassen h?ufig wichtige Erkenntnisse, die in den modalen Beziehungen vorhanden sind. Die multimodale Analyse vereint verschiedene Datenquellen wie Text, Bilder, Audio und ?hnliche Daten, um eine umfassendere Ansicht eines Problems zu bieten. Diese multimodale Datenanalyse wird als multimodale Datenanalyse bezeichnet und verbessert die Vorhersagegenauigkeit, indem sie ein umfassenderes Verst?ndnis der jeweiligen Probleme bereitstellt und gleichzeitig die in den Datenmodalit?ten festgestellten komplizierten Beziehungen aufdeckt.

Aufgrund der st?ndig wachsenden Beliebtheit von multimodalem maschinellem Lernen ist es wichtig, dass wir gemeinsam strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren, um unsere Genauigkeit zu verbessern. In diesem Artikel wird untersucht, welche multimodale Datenanalyse und die wichtigen Konzepte und Workflows für die multimodale Analyse sind.

Inhaltsverzeichnis

• Multimodaldaten verstehen
• Was ist eine multi -modale Datenanalyse?
• Datenvorverarbeitung und Darstellung
  • Feature -Extraktion
  • Repr?sentationsmodelle
• Fusionstechniken
  • Frühe Fusionsstrategie
  • Sp?tfusionsmethodik
  • Zwischenfusionsans?tze
• Beispiel End -End -Workflow
  • Schritt 1: Objekttabelle erstellen
  • Schritt 2: Referenz in strukturierter Tabelle
  • Schritt 3: Erzeugen Sie Einbettungen
  • Schritt 4: Semantisches Abruf
• Vorteile von multi -modaler Datenanalysen
• Abschluss

Multimodaldaten verstehen

Multimodale Daten bedeuten die Daten, die Informationen aus zwei oder mehr verschiedenen Quellen oder Modalit?ten kombinieren. Dies kann eine Kombination aus Text, Bild, Ton, Video, Zahlen und Sensordaten sein. Beispielsweise ist ein Beitrag in sozialen Medien, der eine Kombination aus Text und Bildern sein kann, oder eine Krankenakte, die Notizen enth?lt, die von Klinikern, R?ntgenstrahlen und Messungen von Vitalfunktionen verfasst wurden, multimodale Daten.

Die Analyse multimodaler Daten erfordert spezielle Methoden, die in der Lage sind, die gegenseitige Abh?ngigkeit verschiedener Datenarten implizit zu modellieren. Der wesentliche Punkt in modernen KI-Systemen besteht darin, Ideen in Bezug auf Fusion zu analysieren, die eine reichhaltigere Verst?ndnis- und Vorhersagekraft haben k?nnen als einzelne modalit?tsbasierte Ans?tze. Dies ist besonders wichtig für autonomes Fahren, Gesundheitsdiagnose, Empfehlungssysteme usw.

Was ist eine multi -modale Datenanalyse?

Eine multimodale Datenanalyse ist eine Reihe von analytischen Methoden und Techniken, um Datens?tze zu untersuchen und zu interpretieren, einschlie?lich mehrerer Arten von Darstellungen. Grunds?tzlich bezieht es sich auf die Verwendung spezifischer analytischer Methoden, um verschiedene Datentypen wie Text, Bild, Audio, Video und numerische Daten zu verarbeiten, um die verborgenen Muster oder Beziehungen zwischen den Modalit?ten zu finden und zu ermitteln. Dies erm?glicht ein umfassenderes Verst?ndnis oder liefert eine bessere Beschreibung als eine separate Analyse verschiedener Quelltypen.

Die Hauptschwierigkeit liegt darin, Techniken zu entwerfen, die eine effiziente Fusion und Ausrichtung von Informationen aus mehreren Modalit?ten erm?glichen. Analysten müssen mit allen Arten von Daten, Strukturen, Skalen und Formaten arbeiten, um die Bedeutung in Daten zu ermitteln und Muster und Beziehungen im gesamten Unternehmen zu erkennen. In den letzten Jahren haben Fortschritte bei maschinellem Lerntechniken, insbesondere Deep-Learning-Modellen, die multimodalen Analysefunktionen ver?ndert. Ans?tze wie Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformatormodelle k?nnen detaillierte Kreuzmodalbeziehungen lernen.

Datenvorverarbeitung und Darstellung

Um multimodale Daten effektiv zu analysieren, sollten die Daten zun?chst in numerische Darstellungen umgewandelt werden, die kompatibel sind und Schlüsselinformationen beibehalten, aber auch über Modalit?ten hinweg verglichen werden k?nnen. Dieser Vorverarbeitungsschritt ist für eine gute Fusion und die Analyse der heterogenen Datenquellen von wesentlicher Bedeutung.

Feature -Extraktion

Die Merkmalsextraktion ist die Umwandlung der Rohdaten in eine Reihe sinnvoller Funktionen. Diese k?nnen dann gut und effizient von maschinellem Lernen und Deep -Lern -Modellen verwendet werden. Es soll die wichtigsten Eigenschaften oder Muster aus den Daten extrahieren und identifizieren, um die Aufgaben des Modells einfacher zu gestalten. Einige der am h?ufigsten verwendeten Merkmalextraktionsmethoden sind:

• Text: Es geht darum, die W?rter in Zahlen (dh Vektoren) umzuwandeln. Dies kann mit TF-IDF erfolgen, wenn die Anzahl der W?rter kleiner ist, und Einbettungen wie Bert oder OpenAI für die semantische Beziehungserfassung.
• Bilder: Es kann mit vorgebildeten CNN-Netzwerken wie Resnet- oder VGG-Aktivierungen erfolgen. Diese Algorithmen k?nnen die hierarchischen Muster von niedrigen Kanten im Bild bis hin zu den semantischen Konzepten auf hoher Ebene erfassen.
• Audio: Berechnung von Audiosignalen mit Hilfe von Spektrogrammen oder Melfrequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCC). Diese Transformationen wandeln die zeitlichen Audiosignale aus dem Zeitbereich in Frequenzdom?ne um. Dies hilft bei der Hervorhebung der wichtigsten Teile.
• Zeitreihen: Verwenden der Fourier- oder Wellenl?ngentransformation, um die zeitlichen Signale in Frequenzkomponenten zu ?ndern. Diese Transformationen helfen bei der Aufdeckung von Mustern, Perioden und zeitlichen Beziehungen in sequentiellen Daten.

Jede einzelne Modalit?t hat ihre eigene intrinsische Natur und bittet somit nach modalit?tsspezifischen Techniken, um mit ihren spezifischen Eigenschaften fertig zu werden. Die Textverarbeitung umfasst Tokenisierungs- und semantische Einbettung, und die Bildanalyse verwendet Konvolutionen zum Auffinden visueller Muster. Frequenzdom?nendarstellungen werden aus Audiosignalen generiert, und zeitliche Informationen werden mathematisch neu interpretiert, um Spurenmuster und Perioden zu enthüllen.

Repr?sentationsmodelle

Repr?sentativmodelle tragen bei der Erstellung von Frameworks zur Codierung multimodaler Informationen in mathematische Strukturen bei. Dies kann mit:

• Geteilte Einbettungen: Schafft einen gemeinsamen latenten Raum für alle Modalit?ten in einem repr?sentativen Raum. Mit Hilfe dieses Ansatzes kann es mit Hilfe dieses Ansatzes vergleichen, verschiedene Arten von Daten direkt im gleichen Vektorraum kombinieren.

• Kanonische Analyse: Die kanonische Analyse hilft bei der Identifizierung der linearen Projektionen mit h?chster Korrelation über Modalit?ten hinweg. Dieser statistische Test identifiziert die besten korrelierten Dimensionen über verschiedene Datentypen hinweg, wodurch ein modales Verst?ndnis erm?glicht wird.

• Graph-basierte Methoden: Stellen Sie jede Modalit?t als Graph-Struktur dar und lernen Sie die ?hnlichkeitsvorg?nge ein. Diese Methoden repr?sentieren komplexe relationale Muster und erm?glichen eine netzwerkbasierte Analyse multimodaler Beziehungen.

• Diffusionskarten: Multi-View-Diffusion kombiniert die intrinsische geometrische Struktur und Kreuzbeziehungen, um die Dimensionsreduktion über die Modalit?ten hinweg zu leiten. Es bewahrt lokale Nachbarschaftsstrukturen, erm?glicht jedoch die Dimensionsreduzierung der hochdimensionalen multimodalen Daten.

Diese Modelle bauen einheitliche Strukturen auf, in denen verschiedene Arten von Daten verglichen und sinnvoll komponiert werden k?nnen. Das Ziel ist die Erzeugung der semantischen ?quivalenz über Modalit?ten hinweg, um Systeme zu erm?glichen, um zu verstehen, dass ein Bild eines Hundes, des Wortes ?Hund“ und ein bellender Sound auf dasselbe beziehen, wenn auch in verschiedenen Formen.

Fusionstechniken

In diesem Abschnitt werden wir uns mit den prim?ren Methoden zur Kombination der multimodalen Daten befassen. Erforschen Sie die frühen, sp?ten und mittleren Fusionsstrategien mit ihren optimalen Anwendungsf?llen aus verschiedenen analytischen Szenarien.

1. Strategie für frühe Fusion

Frühe Fusion kombiniert alle Daten aus verschiedenen Quellen und verschiedenen Typen auf Merkmalsebene, bevor die Verarbeitung beginnt. Dies erm?glicht es den Algorithmen, die verborgenen komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Modalit?ten auf natürliche Weise zu finden.

Diese Algorithmen exzarben sich insbesondere dann, wenn Modalit?ten gemeinsame Muster und Beziehungen teilen. Dies hilft bei der Verkettung von Funktionen aus verschiedenen Quellen in kombinierte Darstellungen. Diese Methode erfordert eine sorgf?ltige Behandlung von Daten in verschiedene Datenskalen und Formate, um eine ordnungsgem??e Funktion zu erhalten.

2. Methodik Sp?tfusion

Die sp?te Fusion l?uft genau entgegengesetzt von früher Fusion, anstatt alle Datenquellen zu kombinieren, die alle Modalit?ten unabh?ngig verarbeitet und diese dann kurz vor dem Modellentscheidungen kombiniert. Die endgültigen Vorhersagen stammen also aus den einzelnen modalen Ausg?ngen.

Diese Algorithmen funktionieren gut, wenn die Modalit?ten zus?tzliche Informationen zu den Zielvariablen liefern. Man kann also vorhandene Einzelmodalmodelle ohne signifikante Ver?nderungen der architektonischen Ver?nderungen nutzen. Diese Methode bietet Flexibilit?t beim Umgang mit fehlenden Werten von fehlenden Modalit?ten w?hrend der Testphasen.

3.. Zwischenfusionsans?tze

Intermediate -Fusion -Strategien kombinieren Modalit?ten in verschiedenen Verarbeitungsebenen, abh?ngig von der Vorhersageaufgabe. Diese Algorithmen sind die Vorteile sowohl der frühen als auch der sp?ten Fusionalgorithmen aus. So k?nnen die Modelle sowohl individuelle als auch Kreuzmodalinteraktionen effektiv lernen.

Diese Algorithmen zeichnen sich bei der Anpassung an die spezifischen analytischen Anforderungen und Datenmerkmale aus. Daher sind sie sehr gut darin, die fusionsbasierten Metriken und Rechenbeschr?nkungen zu optimieren, und diese Flexibilit?t ist für die L?sung komplexer realer Anwendungen geeignet.

Beispiel End -End -Workflow

In diesem Abschnitt gehen wir durch einen SQL -Workflow, der ein multimodales Abrufsystem erstellt und versuchen, semantische Suche in BigQuery durchzuführen. Wir werden also bedenken, dass unsere multimodalen Daten nur aus Text und Bildern hier bestehen.

Schritt 1: Objekttabelle erstellen

Definieren Sie zuerst eine externe ?Objekttabelle:- Images_OBJ“, die auf unstrukturierte Dateien aus dem Cloud-Speicher verweist. Dadurch k?nnen BigQuery die Dateien über eine Objectref -Spalte als abfragbare Daten behandeln.

 Erstellen oder ersetzen Sie externe Tabellendatensatz.images_obj
Mit Verbindung `project.region.myconn`
Optionen (
 Object_metadata = 'einfach',
 uris = ['gs: // bucket/bilder/*']
);

Hier erh?lt das Tabellenbild_OBJ automatisch eine Ref -Spalte, die jede Zeile mit einem GCS -Objekt verknüpft. Auf diese Weise k?nnen BigQuery unstrukturierte Dateien wie Bilder und Audio -Dateien zusammen mit den strukturierten Daten verwalten. W?hrend der Metadaten und der Zugangskontrolle erhalten.

Schritt 2: Referenz in strukturierter Tabelle

Hier kombinieren wir die strukturierten Reihen mit Objekte für multimodale Integrationen. Deshalb gruppieren wir unsere Objekttabelle, indem wir die Attribute erzeugen und ein Array von Objectref -Strukturen als Image_Refs erzeugen.

 Erstellen oder Ersetzen von Tabellendatensatz.Produkten als
W?HLEN
 Id, Name, Preis,
 Array_agg (
   Struktur (URI, Version, Autorisierer, Details)
 ) Als Image_Refs
Von images_obj
Gruppe nach ID, Name, Preis;

Dieser Schritt erstellt eine Produkttabelle mit strukturierten Feldern zusammen mit den verknüpften Bildreferenzen, wodurch die multimodalen Einbettungen in einer einzelnen Zeile erm?glicht werden.

Schritt 3: Erzeugen Sie Einbettungen

Jetzt werden wir BigQuery verwenden, um Text und Bildeinbettungen in einem gemeinsamen semantischen Raum zu generieren.

 Erstellen von Tabellendatensatz.Product_embeds als
W?HLEN
  Ausweis,
  Ml.generate_embedding (
    Modell `project.region.multimodal_embedding_model`,,
    TISCH (
      W?HLEN
        Name als URI,
        'text/plain' as content_type
    )
  ) .ml_generate_embedding_result als text_emb,
  Ml.generate_embedding (
    Modell `project.region.multimodal_embedding_model`,,
    TISCH (
      W?HLEN
        Image_refs [Offset (0)]. Uri als URI,
        'Image/jpeg' as content_type
      Von Dataset.Products
    )
  ) .ml_generate_embedding_result als img_emb
Von Dataset.Products;

Hier generieren wir zwei Einbettungen pro Produkt. Einer aus dem jeweiligen Produktnamen und der andere aus dem ersten Bild. Beide verwenden das gleiche multimodale Einbettungsmodell, um sicherzustellen, dass beide Einbettungsdings denselben Einbettungsraum haben. Dies hilft bei der Ausrichtung der Einbettungen und erm?glicht die nahtlosen Kreuzmodal-?hnlichkeiten.

Schritt 4: Semantisches Abruf

Jetzt, sobald wir die kreuzmodalen Einbettungen. Wenn Sie sie mit einer semantischen ?hnlichkeit abfragen, erhalten Sie passende Text- und Bildabfragen.

 W?hlen Sie ID, Name
Von dataset.product_embeds
Wo vector_search (
    ml_generate_embedding_result,
    (W?hlen Sie ml_generate_embedding_result 
     Aus ml.generate_embedding (
         Modell `project.region.multimodal_embedding_model`,,
         TISCH (
           W?hlen Sie "umweltfreundliche Becher" als URI,
                  'text/plain' as content_type
         )
     )
    ),
    top_k => 10
)
Bestellung von Coine_Sim (img_emb, 
         (W?hlen Sie ml_generate_embedding_result aus 
             Ml.generate_embedding (
               Modell `project.region.multimodal_embedding_model`,,
               TISCH (
                 W?hlen Sie "gs: //user/query.jpg" als URI, 
                        'Image/jpeg' as content_type
               )
             )
         )
      ) Desc;

Diese SQL-Abfrage hier führt eine zweistufige Suche durch. Erste semantische Suche von Text zu Text, um Kandidaten zu filtern, und bestellt sie dann durch Bild-zu-Image-?hnlichkeit zwischen Produkt und Bildern und der Abfrage. Dies hilft bei der Erh?hung der Suchfunktionen, sodass Sie einen Ausdruck und ein Bild eingeben und semantisch passende Produkte abrufen k?nnen.

Vorteile von multi -modaler Datenanalysen

Multimodale Datenanalysen ver?ndern die Art und Weise, wie Unternehmen Wert aus der Vielfalt der verfügbaren Daten erhalten, indem mehrere Datentypen in einheitliche analytische Strukturen integriert werden. Der Wert dieses Ansatzes ergibt sich aus der Kombination der St?rken verschiedener Modalit?ten, die bei separat weniger wirksame Erkenntnisse liefern als die vorhandenen Standardmethoden der multimodalen Analyse:

Tiefere Erkenntnisse: Die multimodale Integration deckt die komplexen Beziehungen und Interaktionen auf, die durch die Einzelmodalanalyse übersehen wurden. Durch die Erforschung von Korrelationen zwischen verschiedenen Datentypen (Text, Bild, Audio und numerische Daten) werden gleichzeitig verborgene Muster und Abh?ngigkeiten identifiziert und ein tiefes Verst?ndnis des untersuchten Ph?nomens entwickelt.

Erh?hte Leistung: Multimodale Modelle zeigen eine st?rkere Genauigkeit als ein einzelner modaler Ansatz. Diese Redundanz baut starke analytische Systeme auf, die ?hnliche und genaue Ergebnisse erzielen, selbst wenn eines oder ein Modal in den Daten wie fehlenden Eintr?gen und unvollst?ndigen Eintr?gen ein gewisses Ger?usch aufweist.

Schnellere Zeit-zu-Einblicke: Die SQL-Fusionsfunktionen erh?hen die Effektivit?t und Geschwindigkeit von Prototyping- und Analyse-Workflows, da sie unterstützen, dass sie einen Einblick aus dem schnellen Zugriff auf schnell verfügbare Datenquellen bieten. Diese Art von Aktivit?t f?rdert alle Arten von neuen M?glichkeiten für intelligente Automatisierung und Benutzererfahrung.

Skalierbarkeit: Die native Cloud -F?higkeit für SQL- und Python -Frameworks verwendet, um den Prozess zu minimieren, um die Fortpflanzungsprobleme zu minimieren und gleichzeitig die Bereitstellungsmethode zu beschleunigen. Diese Methodik zeigt ausdrücklich an, dass die analytischen L?sungen trotz erh?hter Niveau ordnungsgem?? skaliert werden k?nnen.

Abschluss

Die multimodale Datenanalyse zeigt einen revolution?ren Ansatz, der mithilfe verschiedener Informationsquellen unvergleichliche Erkenntnisse freischalten kann. Organisationen nehmen diese Methoden ein, um durch ein umfassendes Verst?ndnis komplexer Beziehungen erhebliche Wettbewerbsvorteile zu erzielen, die einzelne modale Ans?tze nicht erfassen konnten.

Der Erfolg erfordert jedoch strategische Investitionen und angemessene Infrastruktur mit robusten Governance -Rahmenbedingungen. Da automatisierte Tools und Cloud-Plattformen weiterhin einen einfachen Zugriff erm?glichen, k?nnen die frühen Anwender im Bereich einer datengesteuerten Wirtschaft ewige Vorteile erzielen. Multimodale Analysen werden schnell wichtig, um mit komplexen Daten erfolgreich zu sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist eine multimodale Datenanalyse? - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!